Data Quality Management : pourquoi mettre en oeuvre une démarche de qualité des données?

Le plus beau des tableaux de bord ou de pilotage de votre entreprise peut être aussi le plus dangereux !… S’il ne s’appuie pas sur des données fiables et contrôlées. Comme le dit l’auteur américain Daniel Boorstin : « le plus grand ennemi du savoir n’est pas l’ignorance, mais l’illusion du savoir ». 

A l’été 2019, Ernst & Young confirmait encore qu’un dirigeant sur 4 n’avait pas confiance dans les données de son organisation ! Et pourtant, l’un des principaux enjeux des entreprises en en ce qui concerne la maîtrise de ses données, c’est d’abord de permettre aux décideurs d’augmenter leurs chances de bien décider ! 

La business intelligence permet de mettre en œuvre une véritable stratégie de gestion de la qualité des données : elle fournit les moyens de la piloter au travers des tableaux de bord. Plus que cela encore, les fonctionnalités « d’ETL » offrent une palette de moyens de contrôle et d’alertes qui permettent de formaliser les règles de gestion trop peu souvent documentées ou formalisées. 

4 axes principaux contribuent à une meilleure qualité des données. 

Des données sincères 

Les directions financières sont généralement les premiers conscients des enjeux de la qualité des données, eux qui doivent s’assurer de la sincérité des comptes qu’ils publient. Piste d’audit, traçabilité sont des mots souvent employés car ils mettent l’accent sur l’explication à donner sur les résultats obtenus. 

L’automatisation du reporting existant, s’il est encore trop construit « à la main » est le premier bénéfice de la mise en œuvre d’une solution de BI. Cela rassure, diminue les risques d’erreurs et induit dans la grande majorité des cas un niveau de confiance bien plus important de la part des utilisateurs. 

Des données exhaustives 

Le département marketing dispose-t-il de toutes les adresses mail de ses clients pour ses campagnes ? La nomenclature des articles est-elle correctement renseignée pour calculer correctement les prix de revient ? 

Nombreux sont les cas où la business intelligence peut aider à améliorer l’exhaustivité des données contenues dans vos bases. Prioriser les informations essentielles et mettre en place un tableau d’alerte sont des moyens simples et très efficaces. L’alerte qu’il manque des informations essentielles peut même être donnée dès le chargement des données dans l’entrepôt. 

Des données exactes 

Avec une maturité grandissante, certaines entreprises mettent en œuvre des données de référence dites « master data ». Elles définissent ainsi un référentiel avec lequel comparer les données opérationnelles. En matière de consolidation financière par exemple, l’existence d’un plan de comptes « groupe » permet de contrôler les correspondances avec des plans de comptes de filiales. La gestion d’un référentiel de clients (ou de fournisseurs) permet de comparer les informations contenues dans les différentes applications métier et d’alerter les opérationnels sur les différences éventuelles. 

Sauriez-vous répondre facilement à cette simple question : « combien avons-nous de clients ? » : abonnés à vos services ? dont vous avez l’adresse ? qui ont été facturés cette année ? etc. Disposer d’un référentiel permet également à chacun de savoir où trouver la réponse. 

Des données à jour 

La donnée est par nature un bien périssable ! pour revenir à l’exemple ci-dessus : « un client qui n’a pas commandé depuis 3 ans est-il toujours un client ? » Mais aussi : « le reporting est-il à jour des toutes dernières données » ? la réponse à ces questions met en évidence le temps, élément décisif de la qualité de vos données. Là encore, pas de réponse toute faite mais il vous faut vous poser cette question, en fonction des métiers et de leurs besoins. Le temps réel n’est pas forcément LA réponse et n’est certainement pas le même entre une fonction financière et une fonction commerciale ou encore une fonction RH. 

La Business Intelligence pour fiabiliser vos données ? OUI ! 

Evidemment, la qualité de la donnée dépend de ce que l’on fait des données, de la manière dont on les utilise. Mettre en œuvre une solution de business intelligence constitue de ce point de vue une véritable opportunité d’améliorer vraiment la qualité des données de votre entreprise : 

• L’ETL incorpore des règles de qualité et vous alerte, dès la source, des incohérences, 
• L’entrepôt contient vos données de référence avec lesquelles vous comparez la réalité de vos processus opérationnels, 
• Et enfin les tableaux de bord ne concernent pas uniquement les résultats de gestion, mais permettent de piloter les indicateurs de votre qualité de données et de sensibiliser l’ensemble des collaborateurs qui y contribuent au quotidien. 

Autant de bonnes raisons supplémentaires pour choisir de mettre en œuvre une solution de business intelligence.